要用编程实现对话，可以采用以下几种方法：
规则引擎方法
通过预先设定的规则来实现对话的逻辑控制。开发者可以定义一系列规则，包括问题的匹配条件和对应的回答动作。当用户输入的问题满足某个规则时，系统会自动触发相应的回答动作。
机器学习方法
利用机器学习算法，如神经网络或决策树，对对话数据集进行训练，生成一个能够根据输入问题给出回答的模型。在实际应用中，用户输入问题后，系统会通过模型进行预测，给出最可能的回答。
自然语言处理（NLP）方法
通过自然语言处理技术，如分词、词性标注、句法分析等，来解析用户的输入问题，提取关键信息，并理解用户意图。这使得系统可以更准确地理解用户的问题，并提供更精准的回答。
混合方法
结合规则引擎、机器学习和自然语言处理等技术。例如，可以先利用规则引擎进行初步的问题匹配和回答，对于无法匹配的问题，再通过机器学习模型进行处理，提高系统的覆盖率和准确性。
基于规则的方法
开发者可以编写规则来定义机器的回答。规则引擎根据事先定义好的规则库进行匹配，从而确定机器的回答。这种方法简单易懂，适合处理相对固定的对话场景，但对于复杂的对话情境会有一定的局限性。
基于统计的方法
通过分析大量的对话数据，提取关键词、短语和语义信息，然后使用统计模型来生成机器的回答。这种方法可以处理更加自然和灵活的对话场景，但对于少量的对话数据可能效果较差。
深度学习方法
利用深度神经网络模型对大量的对话数据进行学习，以提高机器的对话理解和回答能力。深度学习方法可以处理更加复杂的对话情境，但需要大量的训练数据和计算资源。
具体实现步骤
选择合适的编程语言和开发环境
根据具体的应用场景和需求选择合适的编程语言和开发环境，如Python、Java、C++等，并使用相应的开发工具，如Visual Studio、Qt Creator、Xcode等。
设计对话流程
设计对话的流程和逻辑，包括角色、事件、消息等。可以使用流程图或状态机来表示对话的流程。
实现自然语言处理
使用NLP技术来解析用户的输入，提取关键信息，并理解用户意图。可以使用现有的NLP库，如NLTK、spaCy、Stanford NLP等。
实现对话逻辑
根据设计好的对话流程和NLP解析结果，实现对话的逻辑。可以使用规则引擎或机器学习模型来处理不同的对话情况。
实现语音输出和动画效果
使用语音合成技术将文本转换为语音，并播放出来。同时，可以使用动画效果来表达人物的话语，提升用户体验。
测试和优化
对对话系统进行测试，发现并修复问题，优化对话流程和用户体验。可以通过用户反馈和数据分析来改进对话系统。
通过以上步骤和方法，可以实现一个功能完善、用户体验良好的对话系统。